35、构建可持续的企业级AI平台与模型管理

构建可持续的企业级AI平台与模型管理

在AI发展的浪潮中，可持续性已成为不可忽视的重要因素。可持续性不仅关乎生态环境，还与社会正义息息相关。在构建AI解决方案时，我们需要考虑如何减少二氧化碳排放，提高资源利用效率，同时确保模型的性能和可靠性。

1. 基于能量的联邦学习（FL）训练调度

在大规模网络中部署可持续的联邦学习（FL），可以利用随机能量到达过程。结合模型量化和压缩技术，能更好地刻画能量更新过程与训练性能之间的关系。通过根据客户端的能量可用性来安排训练过程，可以有效减少高二氧化碳排放带来的不利影响。

2. FL模型部署的设计模式

FL模型部署主要涉及两种架构设计，分别从数据通信、模型管理和治理的角度出发，探讨模型如何聚合和分发给本地客户端。
- FL 模型管理模式 ：用于建立与本地客户端数据或模型大小相关的规则和流程。模型大小在数据或模型交换中起着关键作用，影响着能量消耗。同时，模型替换和全局模型更新的频率也是决定二氧化碳排放和FL可持续性的重要因素。
- FL 模型聚合模式 ：用于整合各个客户端的学习成果，创建更新后的全局模型。模型聚合过程的模式（如异步、分层或去中心化）会影响时间和延迟，进而导致不同程度的二氧化碳排放。

3. FL 模型管理模式的详细分类

FL模型管理模式负责模型的传输、部署和治理，可分为以下四类：
- 消息压缩器 ：在每一轮模型交换过程中压缩消息，以减少数据大小。这种方式在有限带宽场景下能提高通信效率，但会增加服务器聚合大量模型参数时的计算成本